研究者は機械学習を使用して高出力レーザー実験を最適化します

高強度で高繰り返しのレーザーは、強力な光を 1 秒間に複数回連続して放射できます。商用核融合エネルギープラントや先進的な燃料ベースの放射線源は、このようなレーザーに依存しています。ただし、このような連射システムを管理するには人間の反応時間が不十分であるため、アプリケーションは困難になります。

この課題に対処するために、科学者たちは、高強度の操作のためのリアルタイム監視機能を備えた自動化と人工知能の力を活用するさまざまな方法を探しています。

米国のローレンス リバモア国立研究所 (LLNL)、フラウンホーファー レーザー技術研究所 (ILT)、およびオーロラ インフラストラクチャ (ELI ERIC) の研究者チームが、チェコ共和国で機械学習 (ML) を使用した実験を実施しています。高出力レーザーを最適化します。彼らの目標は、レーザーの効率を向上させて、科学研究や工学技術での応用を改善することです。 この研究は、レーザーが高出力で出力すると故障する傾向があるという現在のレーザー技術の重要な問題に対処することを目的としており、研究者らは、LLNL で開発されたレーザーターゲット相互作用データに基づく認知シミュレーションを使用して開発された機械学習コードを訓練しました。研究者は実験の進行に合わせて調整を行う必要があります。出力は ML オプティマイザーにフィードバックされ、リアルタイムでパルス形状を微調整できるようになります。

レーザー実験は 3 週間続き、各実験は約 12 時間続き、レーザーは 5 秒間隔で 500 回発射されました。 120 ショットごとにレーザーを停止して銅のターゲットを交換し、粗くなったターゲットを確認します。

LLNL の主任研究員である Matthew Hill 氏は次のように述べています。「私たちの目標は、固体ターゲット上でレーザーで加速されたイオンと電子の信頼できる診断を高い強度と再現性で実証することです。これは、機械学習最適化アルゴリズムからの迅速なフィードバックによって達成されます。レーザー フロントエンドのサポートにより、システムの合計イオン収量を最大化できます。」

最先端の高繰り返しレートのアドバンスト ペタワット レーザー システム (L3-HAPLS) と革新的な機械学習技術を利用します。 、研究者たちは、レーザーとプラズマの相互作用を理解するための新しいアプローチを開発しています。作用の複雑な物理学は大幅に進歩しました。この複雑な物理学の側面には、レーザー粒子加速、プラズマ力学、高エネルギー密度物理学が含まれます。これらの進歩により、私たちは複雑な物理システムの詳細をより深く理解し、探索することができます。これは

にとって重要です。これまで、研究者は人間の介入や調整を必要とする伝統的な科学的手法に依存してきました。機械学習機能を使用すると、科学者は大規模なデータセットをより正確に分析し、実験中にリアルタイムで調整を行うことができます。

L3-HAPLS は、世界で最も強力かつ最速の高強度レーザー システムの 1 つです。実験により、L3-HAPLS が優れたパフォーマンス、良好な再現性、良好な苛性品質、および良好な位置合わせを備えていることが証明されました。 実験により L3-HAPLS の機能が実証され、材料加工、医学研究、科学研究などの複数の分野に応用できることが証明されました。このレーザー システムは、高エネルギー、高出力、高繰り返し率という特徴を備えており、レーザー技術の開発に新たなブレークスルーをもたらします。 L3-HAPLS

ヒルと彼の LLNL チームは、フラウンホーファー ILT および ELI チームと協力して、実験の準備に約 1 年を費やしました。チームは、再現可能なシンチレーター イメージング システムや REPPS 磁気分光計など、研究所主導研究開発プログラムによって開発されたいくつかの新しい機器を使用しました。

長い準備の甲斐あって、実験は核融合エネルギー、材料科学、医療など様々な分野の発展の基礎となる強力なデータを生み出すことに成功しました。

生成人工知能テクノロジーは、常に科学の革新と発見の最前線にあります。研究者が科学の可能性の限界を押し上げるのに役立ちます。たとえば、先週、MIT とスイスのバーゼル大学の研究者らは、材料科学における新たな洞察を明らかにするための新しい機械学習フレームワークを開発しました。そして、人工知能が創薬において重要な役割を果たすことが証明されつつあります。

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